卒中史人群健康社会决定因素筛查与认知功能

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06615973

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：卒中、脑部疾病、血管疾病、脑血管障碍。

研究描述：卒中发生后，临床健康结局以及卒中后认知障碍和痴呆（PSCID）的可能性可能差异很大。因此，更深入地理解哪些特征可能提供韧性并促进卒中后康复至关重要。NINDS Natural History of Stroke study（01N0007）旨在生成患有急性卒中、短暂性脑缺血发作（TIA）及其他脑血管循环障碍，或存在这些风险的参与者的自然史数据。通过利用过去六年内纳入Natural History of Stroke study的参与者，我们旨在描述该队列的健康社会决定因素（SDOH）和当前认知功能。在收集这些数据后，我们将检查急性幕上梗死核心体积与通过NIHSS测量的卒中后功能之间的关系，以及这种关联如何根据SDOH特征而被修饰，并且独立于治疗。

目标：

• 描述SDOH，并评估这些特征是否修饰MRI梗死核心体积与基线时和/或出院时卒中后功能（即NIHSS）之间的关系。因此，将通过评估特定SDOH如何修饰MRI梗死核心体积与NIHSS之间的相关性来评估韧性。
• 评估当前认知功能，并评估SDOH是否修饰MRI梗死核心体积与当前认知之间的关系。因此，将通过评估SDOH如何修饰梗死体积与当前认知之间的相关性来评估韧性。
• 评估SDOH是否修饰基线时和/或出院时卒中后功能（即NIHSS）与当前认知之间的关系。因此，将通过评估SDOH如何修饰NIHSS与当前认知之间的相关性来评估韧性。

终点：本研究的主要目的是评估参与者的SDOH和认知功能

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。